Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231
: 17 Juni 2024
DOI : 10.31851/indiktika.v6i2.14867

## Identifikasi Motivasi Belajar Matematika Siswa SMP Negeri 2 Kota Pasuruan
Aisyah Fajri Nur Fatimah 1* , Akhsanul In’am 2 , Siti Khoiruli Ummah 3
Universitas Muhammadiyah Malang, Malang, Indonesia 1*,2,3 aisyahhfajr10@gmail.com 1* , akhsanul@umm.ac.id 2 , khoiruliummah@umm.ac.id 3

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat motivasi belajar matematika siswa ditinjau  dari  nilai  tugas,  kontrol  kepercayaan  dan  kepercayaan  diri,  serta kecemasan dalam tes. Penelitian ini menggunakan metode pendekatan kuantitatif dengan  jenis  penelitian  deskriptif.  Adapun  data  dianalisis  menggunakan  uji statistik  inferensial  dengan  perujian  SPSS  yang  menggambarkan  tingginya tingkat  motivasi  siswa  dalam  belajar  matematika.  Instrumen  yang  digunakan adalah kuesioner motivasi belajar matematika yang berisi 36 pernyataan dengan 5 alternatif pilihan penilaian dan berhasil mendapatkan 100 responden siswa acak di SMP Negeri 2 Kota Pasuruan. Berdasarkan data tersebut, hasil penelitian diuji menggunakan  SPSS  versi  26.0,  data  menunjukkan  hasil  uji  t  dan  uji  f  dengan signifikansi  hasil  lebih  kecil  dari  signifikansi  yang  telah  ditentukan  (0.000  < 0.005). Hal ini menunjukkan bahwa seluruh variabel penelitian ini hipotesis nol (H0)  ditolak  karena  tidak  terdapat  pengaruh  antara  variabel  bebas  (kontrol kepercayaan  dan  kepercayaan  diri,  dan  kecemasan  dalam  tes)  dalam  menguji variabel  terikat  (nilai  tugas).  Hasilnya,  hipotesis  alternatif  (Ha)  diterima  yang berarti  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  bebas  (kontrol kepercayaan dan kepercayaan diri, dan kecemasan dalam tes) terhadap variabel terikat (nilai tugas). Hasil data penelitian yang telah diperoleh adalah siswa SMP Negeri 2 Kota Pasuruan memiliki motivasi yang tergolong baik dengan jumlah nilai rata-rata 3.73.
Kata kunci : kesulitan belajar, motivasi belajar matematika

## ABSTRACT
This study aims to analyze the level of students' motivation to learn mathematics in terms of assignment grades, trust control and self-confidence, and test anxiety. This research uses a quantitative approach method with descriptive research type. The data were analyzed using inferential statistical tests with SPSS testing which illustrates  the  high  level  of  student  motivation  in  learning  mathematics.  The instrument  used  was  a  math  learning  motivation  questionnaire  containing  36 statements with 5 alternative assessment options and managed to get 100 random student  respondents  at  SMP  Negeri  2  Pasuruan  City.  Based  on  these  data,  the results  of  the  study  were  tested  using  SPSS  version  26.0,  the  data  showed  the results of the t test and f test with the significance of the results smaller than the predetermined significance (0.000 < 0.005). This shows that all variables of this study, the null hypothesis (H0) is rejected because there is no influence between the independent variables (control trust and self-confidence, and test anxiety) in testing  the  dependent  variable  (assignment  grade).  As  a  result,  the  alternative hypothesis  (Ha)  is  accepted,  which  means  that  there  is  a  significant  influence between the independent variables (control trust and confidence, and test anxiety) on  the  dependent  variable (assignment  grade). The results  of  the research  data
Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231
: 17 Juni 2024
that have been obtained are that students of SMP Negeri 2 Pasuruan City have motivation that is classified as good with an average score of 3.73.
Keywords : learning difficulties, math learning motivation

## PENDAHULUAN
Matematika tergolong ilmu fundamental dan memegang peranan penting dalam pengembangan ilmu pengetahuan dan teknis. Matematika dapat dilihat dalam banyak hal dan hanya matematika yang dapat mencakup aspek kehidupan manusia dari yang paling sederhana hingga yang paling kompleks (Hardyani et  al., 2023).  Matematika adalah ilmu  yang mempelajari logika struktur, susunan bilangan, dan konsep terkait dalam  berbagai  cara  (Lestari  &  Ristontowi,  2021).  Matematika  termasuk  ilmu universal  yang  mendukung  perkembangan  teknologi  baru  saat  ini  dan  masa  depan, sehingga  matematika  memegang  peranan  penting  dalam  perkembangan  pola  pikir manusia (Riyadi & Pujiastuti, 2020).
Matematika  seringkali  dianggap  sulit  untuk  dipelajari  sehingga  menjadi permasalahan  umum  di  masyarakat  serta  telah  banyak  orang  yang  menyetujui pernyataan tersebut (Bishara  & Wubbena, 2018). Hal  ini  mengakibatkan  kurangnya motivasi belajar matematika di kalangan siswa yang selalu menganggap matematika sebagai mata pelajaran yang sulit. Permasalahan ini telah dibenarkan oleh para peneliti sebelumnya yang menyatakan bahwa kesulitan siswa dalam belajar matematika timbul dari  persepsi  mereka  terhadap  matematika  sebagai  mata  pelajaran  yang  sulit  dan membosankan (Andri et al., 2020).
Motivasi belajar matematika penting untuk diketahui pada saat ini, karena masih banyak siswa yang kurang mempunyai keinginan untuk mempelajari mata pelajaran matematika.  Faktor  penyebab  rendahnya  motivasi  siswa  dalam  belajar  matematika berdasarkan  fakta  yang  ada  adalah  dominannya  peran  guru  dalam  melaksanakan proses  pembelajaran,  ketidaksiapan  siswa  dalam  belajar,  rasa  bosan  yang  dialami siswa  dalam  mengikuti  pembelajaran,  ketidaksesuaian  antara  materi  yang  diajarkan oleh  guru  dan  isi  buku  yang  disediakan,  serta  kurangnya  rasa  percaya  diri  siswa terhadap kemampuannya memahami matematika (Gazali & Atsnan, 2017).
Peran guru akan berdampak besar terhadap bagaimana siswa dapat memahami matematika.  Pernyataan  tersebut  didukung  oleh  penelitian  lain  yang  mengatakan bahwa guru berperan penting sebagai fasilitator yang berperan sebagai perantara siswa untuk mencapai tujuan pembelajaran. Peran guru yang efektif sangat mendasar dalam meningkatkan motivasi dan kinerja siswa dalam pembelajaran matematika (Doño & Mangila, 2021). Guru yang efektif dapat digambarkan melalui pola berpikir, perasaan, bahkan perilaku berulang-ulang sehingga dapat menghasilkan kinerja guru yang lebih tinggi (Hutajulu et al., 2019).
Penelitian ini dinilai berdasarkan tiga aspek indikator, yaitu nilai tugas, kontrol kepercayaan  dan  kepercayaan  diri,  serta  kecemasan  dalam  tes.  Aspek  motivasi  dari indikator nilai tugas adalah siswa mampu memahami materi pembelejaran yang telah disampaikan  oleh  guru.  Aspek  motivasi  dari  indikator  kontrol  kepercayaan  dan kepercayaan  diri  adalah  siswa  belajar  cukup  keras  untuk  mendapatkan  nilai matematika  yang  tinggi.  Aspek  motivasi  dari  indikator  kecemasan  dalam  tes  pada siswa adalah agar siswa dapat mengurangi rasa cemas terhadap soal matematika yang diberikan oleh guru selama pembelajaran berlangsung (Murtiyasa & Amini, 2021).
Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231
Rumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana tingkat motivasi belajar matematika dan faktor apa saja yang mempengaruhi motivasi belajar siswa. Penelitian ini mengidentifikasi bahwa tingkat motivasi belajar siswa masih perlu dikembangkan lagi berdasarkan paparan yang telah dijelaskan (Rasmuin & Fiana, 2019). Faktor lain yang mempengaruhi motivasi siswa selain yang telah dipaparkan sebelumnya adalah faktor internal, eksternal, dan psikologis. Faktor internal adalah faktor bawaan siswa seperti  kecerdasan,  kemampuan  khusus,  minat,  motivasi,  kompetensi,  kemandirian, fisik, dan mental. Faktor eksternal adalah faktor luar diri siswa seperti sumber belajar, tempat belajar, lingkungan sekolah, guru, teman, dan orangtua (Hakim et al., 2018). Faktor  psikologis  meliputi  intelektual  (tingkat  kecerdasan,  kemampuan,  dan  gaya belajar)  dan  non-intelektual  (motivasi  belajar,  sikap,  emosi,  minat,  dan  keadaan pikiran) (Hernama & Maharani, 2023).
Penelitian  ini  mengkonseptualisasikan  hasil  penelitian  bahwa  minat  siswa terhadap pembelajaran matematika dipengaruhi oleh persepsi dan motivasi siswa itu sendiri  (Asiedu-Addo  et  al.,  2021).  Penelitian  ini  dirancang  sebagai  upaya  untuk membantu  guru  memotivasi  dan  mengubah  cara  mengajar  menjadi  menyenangkan sehingga siswa dapat termotivasi dan meningkatkan minat belajar matematika. Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu siswa dan guru mencapai tujuan pembelajaran yang  optimal  sehingga  siswa  memiliki  motivasi  dan  keminatan  dalam  belajar matematika  serta  guru  yang  semakin  berkembang  dalam  menyampaikan  bahan  ajar (Heffernan et al., 2020).

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Jenis penelitian  yang  dilakukan  adalah  deskriptif  yang  diuji  dengan  teknik  statistik inferensial.  Penelitian  ini  akan  mendapatkan  hasil  data  dengan  menggunakan  SPSS untuk menguji motivasi siswa dengan lima komponen pengujian hipotesis klasik: uji normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji  autokorelasi,  uji  heteroskedastisitas,  dan  uji linearitas (Nurhayati & Novianti, 2020). Jenis penelitian deskriptif adalah penelitian yang mengilustrasikan suatu peristiwa secara sistematis dan akurat berdasarkan fakta- fakta  yang  ada  pada  peristiwa  tersebut  (Hidayati,  2017),  sedangkan  teknik  statistik inferensial  adalah  penelitian  yang  mengelola  hasil  data  penelitian  dengan menggunakan  rumus-rumus  untuk  menguji  hipotesis  dan  menarik  kesimpulan berdasarkan pengujian hipotesis tersebut (Dara et al., 2019).
Penelitian  ini  melibatkan  100  responden  acak  dari  siswa  SMP  Negeri  2  Kota Pasuruan dengan jumlah 33 siswa kelas 7, 33 siswa kelas 8, dan 34 siswa kelas 9. Data dikumpulkan menggunakan instrumen kuesioner yang diadaptasi melalui artikel The Survey  Study  of  Mathematics  Motivated  Strategies  for  Learning  Questionnaire (MMSLQ) For Grade 10-12 Taiwanese Students yang ditulis oleh Eric Zhi Feng LIU dan Chun Hung LIN (Liu & Lin, 2010). Adapun pernyataan dan indikator motivasi belajar yang digunakan dalam angket dapat dilihat pada Tabel 1. Metode non-tes ini dilaksanakan dengan cara menyebarkan sebuah link kuesioner menggunakan Google Form secara online melalui aplikasi WhatsApp .
Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231
: 17 Juni 2024
Tabel 1. Indikator motivasi belajar matematika
Variabel Bebas Item Variabel Terikat Item Kontrol Kepercayaan  dan Kepercayaan Diri 4,  5,  10,  11, 16, 21, 22, 27, 28, 33, 34 Nilai Tugas 1, 2, 3, 7, 8, 9, 13, 14, 15, 18, 19, 20, 24, 25, 26, 30, 31, 32 Kecemasan Dalam Tes 6,  12,  17,  23, 29, 35, 36
Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  ini  adalah  uji  regresi  berganda.  Uji  ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel terikat yaitu nilai tugas (Y1) dengan  variabel  bebas,  yaitu  kontrol  kepercayaan  dan  kepercayaan  diri  (X1),  dan kecemasan  dalam  tes  (X2).  Ketiga  variabel  tersebut  diuji  untuk  menilai  motivasi belajar  matematika  yang  dialami  siswa  SMP  Negeri  2  Kota  Pasuruan  saat  ini. Kuesioner  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  penelitian  ini  berisi  36 pernyataan  yang  ditujukan  kepada  partisipan  tentang  keadaan  minat  siswa  terhadap matematika  saat  ini  (Amelia  et  al.,  2021),  kategori  motivasi  belajar  matematika selanjutnya dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Kategori motivasi belajar matematika siswa
Rentang Persentase Motivasi Belajar Matematika (%) Kategori
0 ≤ p ≤ 39.99 Sangat Tidak Setuju 40 ≤ p ≤ 59.99 Tidak Setuju 55 ≤ p ≤ 64.99 Netral 65 ≤ p ≤ 74.99 Setuju 80 ≤ p ≤ 100 Sangat Setuju

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menghasilkan  data  yang  dikumpulkan  dengan  menyebarkan kuesioner  kepada  siswa  SMP  Negeri  2  Kota  Pasuruan.  Adapun  hasil  lengkap  dari kuesioner ini disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Motivasi belajar ditinjau berdasarkan nilai tugas, kontrol kepercayaan dan
kepercayaan diri, dan kecemasan dalam tes No Aspek Skor Rata- rata 1 2 3 4 5 1. Nilai Tugas 4.11 4.11% 5.39 5.39% 23.89 23.89% 33.28 33.28% 33.33 33.33% 3.86 2. Kontrol Kepercayaan dan Kepercayaan Diri 6.36 6.36% 8.82 8.82% 25.09 25.09% 29.91 29.91% 29.82 29.82% 3.68 3. Kecemasan Dalam Tes 6.14 6.14% 9.57 9.57% 24.86 24.86% 32.29 32.39% 27.14 27.14% 3.65 Rata -rara 5.40 5.40% 22.14 22.14% 24.61 24.61% 31.82 31.82% 21.42 21.42% 3.73
Berdasarkan data hasil penelitian yang disajikan pada Tabel 3 terdapat 3 aspek indikator yang menunjukkan motivasi belajar matematika siswa SMP Negeri 2 Kota Pasuruan mencapai nilai rata-rata tertinggi pada aspek indeks nilai tugas sebesar 3.86
Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231
: 17 Juni 2024
dan  mencapai  nilai  terendah  pada  aspek  indeks  kecemasan  dalam  tes  sebesar  3.65, sedangkan pada aspek indeks kontrol kepercayaan dan kepercayaan diri berada pada kategori sedang dengan nilai rata-rata sebesar 3.68. Rata-rata skor keseluruhan adalah 3.73 dengan skor presentase tertinggi adalah skor 4 dengan 31.82%, artinya siswa di SMP  Negeri  2  Kota  Pasuruan  memiliki  motivasi  yang  cukup  baik  dan  memiliki antusias dalam mengikuti pembelajaran matematika.

## Analisis Regresi Berganda
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  berganda  dengan  lima  komponen pengujian  hipotesis  klasik:  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji  autokorelasi,  uji heteroskedastisitas, dan uji linearitas. Hasil analisis dirangkum pada Tabel 4.
Tabel 4. Rangkuman hasil identifikasi data motivasi belajar matematika siswa
Variabel β t- hitung Sig (α) Kontrol Kepercayaan dan Kepercayaan Diri (X1) 0.501 4.332 0.000 Kecemasan Dalam Tes (X2) 0.360 3.043 0.003 Konstanta 19.765 R 2 ; Adjusted R 2 0.699; 0.693 F-test 112.827 (signifikansi 0.000) DW 1.189 Tolerance dan VIF X1 (0.221; 4.523) X2 (0.221; 4.523)
Berdasarkan  Tabel  4  diperoleh  nilai-nilai  yang  dimasukkan  kedalam  rumus regresi berganda yang menghasilkan nilai t-hitung sebagai berikut:
Y i = 𝛽 0 + 𝛽 1 X 1i + 𝛽 2 X 2i + ε
Y i = 5.818 + 0.501X 1 + 0.360X 2 + ε Y i = (4.332) (3.043)
Interpretasi  di  atas  dilakukan  berdasarkan  persamaan  regresi  berganda  linier yang  dijelaskan  lebih  rinci  dengan  menggunakan  uji  kesesuaian  model  (uji  F),  uji kesesuaian  parameter  penduga  (uji  t)  dan  lima  komponen  hipotesis  klasik  (uji normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji  autokorelasi,  uji  heteroskedastisitas,  dan  uji linearitas) yang dijelaskan sebagai berikut:

## Uji Kesesuaian Model
Pengujian  kesesuaian  model  dengan  menggunakan  uji  F  untuk  menguji pengaruh seluruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Hal ini diuji dengan menggunakan asumsi berikut:
H0  : 𝛽 1 = 𝛽 2 =  0,  artinya  seluruh  variabel  bebas  secara  bersama-sama  tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.
Ha  :  H0  tidak  benar,  artinya  semua  variabel  bebas  secara  bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.
Data  hasil  penelitian  akan  diuji  menggunakan  SPSS  versi  26.0  dengan mempertimbangkan  nilai  signifikansi  uji  F ∝ =  5%.  Apabila  nilai  signifikansi perhitungan  lebih  rendah  dari  nilai  signifikansi  yang  telah  ditetapkan,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  pengujian  ini  menolak  H0  dan  dengan  demikian  menerima  Ha.
Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231
: 17 Juni 2024
Tabel 4 menunjukkan nilai F = 112.827 dengan signifikansi sebesar 0.000 yang berarti nilai signifikansi yang dihitung dalam uji F lebih rendah dari nilai signifikansi yang telah ditentukan (0.000 < 0.005). Hal ini dapat disimpulkan H0 ditolak dan Ha diterima yang artinya seluruh variabel bebas (kontrol kepercayaan dan kepercayaan diri, dan kecemasan  dalam  tes)  secara  bersama-sama  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap variabel terikat (nilai tugas).
Untuk mengukur besarnya variabel bebas terhadap motivasi belajar matematika siswa (kontrol  kepercayaan dan kepercayaan diri, serta kecemasan dalam  tes) dapat diperoleh  dengan  menginterpretasikan  koefisien  determinasi  ( 𝑅 2 ).  Tabel  4 menunjukkan nilai koefisien determinasi ( 𝑅 2 ) = 0.699 dan koefisien determinasi yang disesuaikan (Adj 𝑅 2 ) = 0.693.

## Uji Kesesuaian Parameter Penduga
Pengujian  kesesuaian  parameter  penduga,  masing-masing  variabel  bebas  dan variabel  terikat  diuji  menggunakan  uji  t.  Hal  ini  diuji  dengan  menggunakan  asumsi berikut:
H0 : 𝛽 𝑗 = 0 Ha : 𝛽 𝑗 ≠ 0
H0 merupakan  hipotesis  nol,  Ha merupakan  hipotesis  alternatif 𝛽 𝑗 yang menunjukkan koefisien korelasi j variabel bebas. Hipotesis nol 𝛽 𝑗 = 0 artinya antara j variabel bebas (j = 1, 2) terdiri dari dua variabel (kontrol kepercayaan dan kepercayaan diri, dan kecemasan dalam tes) tidak akan berpengaruh terhadap variabel terikat (nilai tugas). Hipotesis alternatif 𝛽 𝑗 ≠ 0 artinya terdapat pengaruh antara j variabel bebas (j =  1,  2)  terdiri  dari  dua  variabel  (kontrol  kepercayaan  dan  kepercayaan  diri,  dan kecemasan dalam tes) dengan variabel terikat (nilai tugas).
Pengujian  dapat  dilakukan  dengan  menentukan  nilai  signifikansi  yang terdeteksi, misalnya ∝ = 5% yang digunakan untuk membandingkan nilai signifikansi dalam  hasil  perhitungan.  Apabila  nilai  signifikansi  dalam  hasil  perhitungan  lebih tinggi  dari  nilai  signifikansi  yang  ditentukan,  maka  H0 diterima  yang  artinya  tidak terdapat pengaruh antara j variabel bebas (kontrol kepercayaan dan kepercayaan diri, dan  kecemasan  dalam  tes)  terhadap  variabel  terikat  (nilai  tugas)  dan  sebaliknya  Ha ditolak.
Simpulan dari Tabel 4 dijelaskan sebagai berikut:
1) Untuk signifikansi absolut (0.000 < 0.005) artinya hipotesis nol (H0) ditolak dan hipotesis alternatif (Ha) diterima artinya terdapat pengaruh secara signifikan antar variabel bebas (X1) (kontrol kepercayaan dan kepercayaan diri) terhadap variabel terikat (nilai tugas). Variabel bebas ini (kontrol kepercayaan dan kepercayaan diri) memperoleh  nilai  t  =  4.332  dengan  tingkat  signifikansinya  adalah  0.000 (signifikansi lebih rendah dari signifikansi yang telah ditentukan).
2) Untuk signifikansi absolut (0.003 < 0.005) artinya hipotesis nol (H0) ditolak dan hipotesis alternatif (Ha) diterima artinya terdapat pengaruh secara signifikan antar variabel  bebas  (X2)  (kecemasan  terhadap  tes)  variabel  terikat  (nilai  tugas). Variabel  bebas  ini  (kecemasan  dalam  tes)  memperoleh  nilai  t  =  3.043  dengan tingkat  signifikansinya  adalah  0.003  (signifikansi  lebih  rendah  dari  signifikansi yang telah ditentukan).
Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231

## Uji Normalitas
Pengujian ini menentukan apakah residual berdistribusi normal. Model regresi yang  baik  cenderung  mendistribusikan  residual  (Mardiatmoko,  2020).  Untuk mengetahui normal tidaknya bentuk sebaran data dapat menggunakan grafik sebaran. Cara  ini  digunakan  karena  data  yang  berdistribusi  normal  mengikuti  pola  sebaran normal, seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Histrogram untuk data hasil kuesioner
Selain melihat histogram, cara lain untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal adalah dengan menggunakan grafik P-P Plot seperti terlihat pada  Gambar 2. Hasil  grafik  P-P  Plot  diatas  menunjukkan  titik-titik  tersebar  dan  mengikuti  garis diagonal, sehingga model regresi berdistribusi normal dan cocok untuk memprediksi variabel bebas dan sebaliknya (Mardiatmoko, 2020).
Gambar 2. Normal P-P Plot data hasil kuesioner
Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231

## Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah keadaan dimana terdapat hubungan linier sempurna antar  variabel-variabel  bebas  dalam  suatu  model  regresi.  Suatu  model  regresi dikatakan multikolinear jika sebagian atau seluruh variabel bebas mempunyai fungsi linier  sempurna  (Mardiatmoko,  2020).  Masalah  multikolinearitas  adalah  ada  atau tidaknya  hubungan  antar  variabel  bebas.  Hubungan  penjelas  linier  antar  variabel disebut  multikolinearitas  jika  nilai 𝑅 2 besar,  nilai  t  seluruh  variabel  penjelas  tidak signifikan dan nilai F besar (Mahendra et al., 2017). Untuk menguji multikolinearitas kedekatan  dalam  data  memerlukan tolerance ( ∝ ),  yang  merupakan  ukuran  tingkat kesalahan  yang  masuk  akal  secara  statistik  dan  nilai  dari VIF  (Variance  Inflation Factor). Untuk mencari tolerance dan VIF dapat menggabungkan kedua nilai seperti berikut:
1) tolerance ( ∝ ) = 1/ VIF
2) VIF = 1/ ∝
Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  suatu  data  dikatakan  multikolinear  jika tolerance yang dihitung < ∝ dan VIF yang dihitung > VIF. Sebaliknya, data tersebut tidak dikatakan multikolinear jika tolerance yang dihitung > ∝ dan VIF yang dihitung < VIF. Penelitian ini dapat digunakan untuk memverifikasi data yang diperoleh dari penelitian menggunakan  metode sebagai  berikut: ∝ = 5% digunakan agar tolerance dan VIF dapat didefinisikan sebagai kriteria ada tidaknya multikolinear, yang berarti bahwa nilai VIF = 1/ ∝ = 20. Simpulan pada Tabel 4 tentang nilai tolerance dan VIF adalah sebagai berikut:
1) X 1 = (0.221; 4.523) dengan ∝ = 5%. Dalam hal ini akan didapatkan ∝ tolerance (0.221) lebih kecil dari 0.005 (0.221 < 0.005) dan VIF (4.523) lebih kecil dari 20 (4.523  <  20),  sehingga  pada  pernyataan  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  data berdasarkan  variabel  kontrol  kepercayaan  dan  kepercayaan  diri  mengalami multikolinearitas.
2) X 2 = (0.221; 4.523) dengan ∝ = 5%. Dalam hal ini akan didapatkan ∝ tolerance (0.221) lebih kecil dari 0.005 (0.221 < 0.005) dan VIF (4.523) lebih kecil dari 20 (4.523  <  20),  sehingga  pada  pernyataan  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  data berdasarkan variabel kecemasan dalam tes mengalami multikolinearitas.

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  adalah  keadaan  dimana  suatu  model  regresi  mempunyai hubungan antara residual periode t dengan residual periode sebelumnya (t – 1). Model regresi  yang  baik  tidak  mempunyai  autokorelasi  (Mardiatmoko,  2020).  Untuk memeriksa  apakah  suatu  data  dalam  model  regresi  bersifat  autokorelasi  atau  tidak, dapat  menggunakan  tes  Durbin  Watson  (DW)  dengan  kriteria  keputusan  sebagai berikut:
a) d < 1.57
Memiliki masalah autokorelasi positif
b) 1.57 < d < 1.78  Terdapat  masalah  autokorelasi  positif,  namun  lemah, sehingga perbaikan akan lebih baik
c) 1.78 < d < 2.22  Tidak ada autokorelasi
d) 2.22 < d < 2.43  Terdapat  masalah  autokorelasi  negatif,  namun  lemah,
sehingga perbaikan akan lebih baik
e) 2.43 < d Memiliki masalah autokorelasi negatif
Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231
Dapat dilihat pada Tabel 4 diperoleh nilai Durbin Watson (DW) = 1.189. Jika dikonsultasikan pada kriteria diatas, maka dapat  dikatakan bahwa nilai DW terletak pada d < 1.57 yang berarti memiliki masalah autokorelasi positif.

## Uji Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas adalah kondisi tidak adanya varian antar residual observasi  dalam  suatu  model  regresi.  Artinya,  residual  antara  observasi  yang  satu dengan  observasi  yang  lain  tidak  mengikuti  pola  tertentu  (Mardiatmoko,  2020). Variasi  ini  ditunjukkan  dengan  adanya  perbedaan  nilai  antara  varian  dan  residual. Kondisi variansi yang tidak sama ini disebut heteroskedastisitas dan kondisi variansi yang sama antara satu observasi dengan observasi lainnya disebut homokedastisitas. Untuk  menguji  asumsi  heteroskedastisitas  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Hasilnya terlihat  sebaran  residual  tidak  merata  dan  tidak  mempunyai  pola  tertentu.  Artinya, analisis regresi memenuhi asumsi uji heteroskedastisitas.
Gambar 3. Scatterplot

## Uji Linearitas
Uji linearitas merupakan pengujian untuk mengetahui apakah hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat linear atau tidak. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah data mempunyai hubungan yang linear antara variabel bebas dan variabel terikat, dimana pada penelitian ini terletak pada suatu garis lurus atau tidak. Konsep  linearitas  mengacu  pada  kemampuan  menggunakan  variabel  bebas  untuk memprediksi variabel terikat dalam hubungan tertentu (Widana & Muliani, 2020).
Selanjutnya untuk melihat hubungan antarvariabel, maka dilakukan uji ANOVA/ Hasil output uji Anova dapat dilihat pada Tabel 5 dan 6. Berdasarkan hasil uji tersebut maka variabel-variabel yang meninjau pembahasan pada penelitian ini terkait motivasi belajar matematika yaitu:
1) Untuk  X1  (kontrol  kepercayaan  dan  kepercayaan  diri)  diperoleh  nilai signifikansi  dari deviation  from  liniearity yang  tersaji  pada  Tabel  5  adalah 0.076,  dimana  nilai  signifikansi  ini  lebih  besar  dari  signifikansi  yang  telah ditentukan (0.076 > 0.005). Maka dapat disimpulkan terdapat hubungan yang linear antara variabel bebas (kontrol kepercayaan dan kepercayaan diri) (X1) terhadap variabel terikat (nilai tugas) (Y).
Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231
: 17 Juni 2024
2) Untuk  X2  (kecemasan  dalam  tes)  diperoleh  nilai  signifikansi  dari deviation from liniearity yang tersaji pada Tabel 6 adalah 0.001, dimana nilai signifikansi ini lebih kecil dari signifikansi yang telah ditentukan (0.001 < 0.005). Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan yang linear antara variabel bebas (kecemasan dalam tes) (X2) terhadap variabel terikat (nilai tugas) (Y).
Tabel 5. Tabel ANOVA kontrol kepercayaan dan kepercayaan diri
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Nilai Tes * Kontrol Kepercayaan dan Kepercayaan Diri Between Groups (Combined)  9826,683 28  350,953 9,672 ,000 Linearity 8318,251 1 8318,251  229,255  ,000 Deviation from Linearity 1508,432 27  55,868 1,540 ,076 Within Groups 2576,157 71  36,284 Total 12402,840  99 Tabel 6. Tabel ANOVA kecemasan dalam tes
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Nilai  Tes  * Kecemasan Dalam Tes Between Groups (Combined) 9737,021 20  486,851 14,428 ,000 Linearity 7985,816 1 7985,816 236,655 ,000 Deviation from Linearity 1751,205 19  92,169 2,731 ,001 Within Groups 2665,819 79  33,745 Total 12402,840 99
Adanya  motivasi  belajar  pada  pembelajaran  matematika  sangat  penting terhadap siswa. Hal ini dikarenakan adanya motivasi pada siswa dapat menumbuhkan semangat  belajar  dan  menjadikan  siswa  sebagai  seseorang  yang  berkualitas  karena mampu  mengetahui  kemampuannya  terhadap  mata  pelajaran  yang  ditempuh,  salah satunya pada matematika (Sheilawati & Hasanah, 2022). Identifikasi motivasi belajar ini ditinjau berdasarkan tiga aspek indikator, yaitu nilai tugas, kontrol kepercayaan dan kepercayaan diri, serta kecemasan dalam tes.
Berbeda  dengan  penelitian  (Noviarti  et  al.,  2020),  dimana  pada  penelitian tersebut  memperoleh  nilai  hasil  R  Square  adalah  0.466  dengan  mengkuadratkan koefisien korelasi dan dikali 100% sehingga mendapatkan hasil 46.6%. Hal ini dapat dilihat  bahwa  motivasi  belajar  matematika  pada  siswa  kelas  VIII  SMP  Negeri  8 Singkawang  mendapatkan  presentase  46.6%.  Berbeda  dengann  penelitian  ini  yang memperoleh  nilai  R  Square  0.699  dengan  mengkuadratkan  koefisien  korelasi  dan dikali 100% sehingga mendapatkan hasil 69.9%. Hal ini dapat dilihat bahwa motivasi belajar matematika pada siswa SMP Negeri 2 Kota Pasuruan mendapatkan presentase 69.9%.
Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231
Perbedaan pada kedua penelitian ini dapat disimpulkan bahwa motivasi belajar matematika pada siswa SMP Negeri 2 Kota Pasuruan lebih tinggi daripada motivasi belajar matematika pada penelitian (Noviarti et al., 2020) terhadap siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Singkawang.

## SIMPULAN DAN SARAN
Hasil  identifikasi  data  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  motivasi  belajar matematika  siswa  SMP  Negeri  2  Kota  Pasuruan  termasuk  ke  dalam  golongan  baik dengan jumlah rata-rata 3.73. Hasil rata-rata tersebut didapat dari tiga variabel yang meninjau  hasil  motivasi  belajar  matematika  siswa,  yaitu  nilai  tugas,  kontrol kepercayaan  dan  kepercayaan  diri,  serta  kecemasan  dalam  tes.  Peneliti  juga memberikan beberapa masukan yang mungkin dapat membangun dan menjadi bahan pertimbangan  dalam  meningkatkan  motivasi  belajar  matematika  siswa.  Hendaknya guru  sebagai  fasilitator  dapat  lebih  mengikuti  perkembangan  teknologi  agar  lebih kreatif dan inovatif saat memaparkan materi ajar, sehingga motivasi belajar siswa akan lebih meningkat dikarenakan suasana belajar yang lebih menyenangkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Amelia, N. C.,  Zulhelmi, Z., Syaflita, D., & Siswanti, Y. (2021). Analisis Motivasi Belajar Peserta Didik Melalui Penerapan Model Pembelajaran POE Berbantuan Game Edukasi Berbasis Aplikasi Educandy di SMPN 25 Pekanbaru. Diffraction: Journal for Physics Education and Applied Physics , 3 (2), 56–61. Andri,  Wibowo,  D.  C.,  &  Agia,  Y.  (2020).  Analisis  Kesulitan  Belajar  Matematika Kelas  V  Sd  Negeri  25  Rajang  Begantung  II. J-PiMat :  Jurnal  Pendidikan Matematika , 2 (2), 231–241.
Asiedu-Addo, S., Assuah, C. K., & Arthur, Y. D. (2021). Triangular law of students’ Mathematics  Interest  in  Ghana:  A  Model  with  motivation  and  perception  as predictor. International Electronic Journal of Mathematics Education , 12 (3). Bishara, S., & Wubbena, Z. (2018). Active and Traditional Teaching, Self-image, and Motivation in  Learning Math among Pupils with  Learning Disabilities. Cogent Education , 5 (1).
Dara, P., Rila, M., Ngurah, G., Agustika, S., & Wayan, N. (2019). Pengaruh Motivasi Berprestasi  Terhadap  Kemampuan  Pemecahan  Masalah  Matematika. Jurnal Ilmiah Sekolah Dasar , 3 (3), 263–268.
Doño, M. J. A., & Mangila, B. B. (2021). Mathematics Teacher’s Engagement And Students’  Motivation  to  Learn  Mathematics. Infinity  Journal  of  Mathematic Education , 10 (2), 285–300.
Gazali,  R.  Y.,  &  Atsnan,  M.  F.  (2017).  Peningkatan  Motivasi  dan  Minat  Belajar Matematika  Siswa  Melalui  Pendekatan  Kontekstual  dalam  Pembelajaran Matematika yang Bermakna. Phytagoras: Jurnal Pendidikan Matematika , 12 (2), 123–134.
Hakim,  A.  R.,  Sulistiawati,  S.,  &  Arifin,  S.  (2018).  Hubungan  Antara  Kecerdasan Emosional  Dan  Motivasi  Belajar  Dengan  Prestasi  Belajar  Matematika  Siswa SMP. TEOREMA : Teori Dan Riset Matematika , 3 (2), 165–176. Hardyani,  R.  F.,  Muniri,  M.,  &  Sutopo,  S.  (2023).  Penalaran  Matematis  dalam Memecahkan  Masalah  Ditinjau  dari  Gaya  Kognitif  Field  Dependent  dan Independent. Indiktika : Jurnal Inovasi Pendidikan Matematika , 6 (1), 112–120.
Accepted : 09 Juni 2024 Juni 2024, Volume 6 No. 2 Hal. 220 - 231
Heffernan, K., Peterson, S., Kaplan, A., & Newton, K. J. (2020). Intervening in Student Identity in Mathematics Education: An Attempt to Increase Motivation to Learn Mathematics. International Electronic Journal of Mathematics Education , 15 (3). Hernama,  H.,  &  Maharani,  A.  (2023).  Pengaruh  Perhatian  Orang  Tua,  Motivasi Belajar,  dan  Lingkungan  Sosial  Terhadap  Prestasi  Belajar  Matematika  Pada Siswa SMP. J-KIP (Jurnal Keguruan Dan Ilmu Pendidikan) , 4 (1), 164–173. Hidayati,  N.  (2017).  Peningkatan  Motivasi  Belajar  Mahasiswa  Terhadap  Prestasi Belajar  Aljabar  Matriks. AKSIOMA:  Jurnal  Program  Studi  Pendidikan Matematika , 6 (1), 28–32.
Hutajulu,  M.,  Wijaya,  T.  T.,  &  Hidayat,  W.  (2019).  the  Effect  of  Mathematical Disposition and Learning Motivation on Problem Solving: an Analysis. Infinity Journal , 8 (2), 229–238.
Lestari, F. P., & Ristontowi, R. (2021). Kemampuan Pemahaman Konsep Matematika Siswa Sma Pada Model Discovery Learning Dan Model Auditory Intellectually Repetition. Indiktika : Jurnal Inovasi Pendidikan Matematika , 4 (1), 46–54. Liu,  E.  Z.  F.,  &  Lin,  C.  H.  (2010).  The  survey  study  of  mathematics  motivated strategies  for  learning  questionnaire  (MMSLQ)  for  grade  10-12  Taiwanese students. Turkish Online Journal of Educational Technology , 9 (2), 221–233. Mahendra,  K.,  Susilawati,  M.,  &  Ni  Luh,  P.  (2017).  Uji  Multikolinearitas  dan Perbaikan Multikolinearitas. Bahan Ajar Ekonometrika , 3 (1), 33–37.
Mardiatmoko, G. (2020). Pentingnya Uji Asumsi Klasik Pada Analisis Regresi Linier Berganda. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 14 (3), 333–342. Murtiyasa, B., & Amini, A. D. (2021). Analisis Motivasi Belajar Siswa SMP dalam Pembelajaran Matematika di Era Covid-19. AKSIOMA : Jurnal Matematika Dan Pendidikan Matematika , 10 (3), 1554–1563.
Noviarti,  Utami,  C.,  &  Prihatiningtyas,  N.  C.  (2020).  Hubungan  motivasi  belajar matematika  dengan  kemampuan  numerik  siswa  pada  materi  aljabar. Jurnal Pendidikan Matematika Indonesia , 5 (2), 92–99.
Nurhayati,  N.,  &  Novianti,  N.  (2020).  Pengaruh  Spss  Terhadap  Hasil  Belajar  Pada Materi  Statistika  Deskriptif. AKSIOMA:  Jurnal  Program  Studi  Pendidikan Matematika , 9 (1), 101–107.
Rasmuin, & Fiana. (2019). Pengaruh Sarana dan Prasarana Belajar di Sekolah terhadap Motivasi  Belajar  Matematika  Siswa  SMP  di  Kecamatan  Wangi-Wangi. Jurnal Akademik Pendidikan Matematika , 5 (20), 124–130. Riyadi,  M.,  &  Pujiastuti,  H.  (2020).  Kemampuan  Komunikasi  Matematis  Siswa Ditinjau Dari Gaya Belajar. Indiktika : Jurnal Inovasi Pendidikan Matematika , 3 (1), 71–80.
Sheilawati, A. B., & Hasanah, E. (2022). Strategi Pembelajaran untuk Meningkatkan Motivasi Belajar Siswa SMP. Jurnal Inovasi Dan Manajemen Pendidikan , 2 (2), 81–86.
Widana, W., & Muliani, P. L. (2020). Uji Persyaratan Analisis. Klik Media , 103-111.